一種ASA曲線的處理方法及其在電路板狀態監測和故障診斷中的應用*

廖 劍 史賢俊 康宇航 馬長李 馬瑞萍

1.中國人民解放軍91550部隊，大連 116000 2.海軍航空工程學院控制工程系，煙臺 264001 3.海軍裝備研究院，北京 100037

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一種ASA曲線的處理方法及其在電路板狀態監測和故障診斷中的應用*

廖 劍1,2史賢俊2康宇航2馬長李3馬瑞萍3

1.中國人民解放軍91550部隊，大連 116000 2.海軍航空工程學院控制工程系，煙臺 264001 3.海軍裝備研究院，北京 100037

電路板的狀態監測和故障診斷是裝備維修保障的重要研究課題，本文介紹了ASA(analog signature analysis)技術的原理、特點并分析了其應用特點，提出了一種將數字灰度圖的表示方法用于ASA曲線的處理方法，該方法能對海量數據進行轉換與壓縮，并用于電路板狀態的監測與故障診斷。實驗表明，該方法能極大地縮小數據的存儲規模，提高電路板狀態監測與故障診斷的自動化程度。 關鍵詞 ASA技術；電路板；灰度圖；狀態監測；故障診斷

隨著晶體管與集成電路技術的不斷發展，電子電路板的集成度越來越高，其涉及的技術也越來越復雜，因此對其進行狀態監測和故障診斷的難度也越來越大，特別是對沒有電路原理圖以及相關資料的電路板要完成其健康狀態監測與故障診斷更是難上加難，各級修理單位客觀上已經很難達到維修大綱所要求的裝備維修等級[1-2]。因此，找到一種簡單易行、快速有效的電路板狀態自動監測方法已迫在眉睫。

通過用萬用表測量電路節點對地阻抗或電路節點兩兩之間的阻抗來判斷與該節點關聯的器件是否有故障是一種廣泛使用的電路檢修方法。但這種方法對維修人員的要求較高，維修保障能力的形成周期長、成本高，特別是近年電子裝備更新速度快，種類和數量也明顯增多，這種傳統方法已明顯不能適應形勢的需要[3]。針對電路板檢測，近些年也出現了一些新方法，如數控針床法、紅外成像法和自動光學檢測[4-6]等。但由于實用性不強，診斷的覆蓋率低和成本較高等原因并沒有得到廣泛應用。而模擬特征分析(Analog Signature Analysis, ASA)技術[7]，也稱為VI曲線測試，作為萬用表檢測方法的一種自然延伸，由于其測試原理簡單而得到廣泛應用。目前市場上能完成電路板ASA曲線測試的儀器非常多，如電路在線維修測試儀[8]，但都存在一個問題，即測得的ASA曲線只能通過以即時圖形的顯示方式，靠用戶通過肉眼比對所測ASA曲線的異同來判斷電子元器件的好壞或以原始數據存入計算機，靠人來完成各種數據的比對。數據的存儲量巨大，非常不便于電路板的狀態監測與故障診斷，更不便通過如此巨大的數據量來完成電路板健康狀態的自動監測與診斷。因此，本文提出一種對電路板ASA海量測試數據的轉換與壓縮方法，通過ASA曲線數據來自動完成對電路板的狀態監測與故障診斷。

1 ASA原理及其特點

所謂端口“模擬特征分析”(Analog Signature Analysis， ASA)，即“VI曲線測試”，是斷電排除電子故障的獨有[6]技術。它是一種不加電的故障診斷技術，在待測電路板未接通電源的情況下，對板上被測器件的引腳施加一個限流的激勵信號AC作為掃描波形，記錄交變電壓或電流在負載上的變化，在計算機屏幕上顯示出來(如示波器CRT或計算機顯示器等)。在設備不加電的情況下，在被測器件的管腳與地(或其他管腳)組成的端口之間，施加一個交變的掃描信號(通常是正弦信號)，該端口就相應的產生一個阻抗變化，把端口產生的阻抗變化在電壓、電流平面上顯示出來，就形成了ASA曲線。它適用于各種器件的測試，其原理如圖1所示。與萬用表測量電阻不一樣，萬用表是穩壓電壓(通常是1.5V)下對應的電流值，表現在電壓-電流平面上僅為一點，而ASA曲線則是測試一系列電壓下所對應的電流，表現在電壓-電流平面上為一條曲線，測試要比萬用表測試直觀、全面。

圖1 VI測試原理

因不同類型的元器件具有不同的阻抗特性，也就有不同的VI曲線。元件發生故障時，它的VI曲線也會改變。而電路板上的節點都連接著多個元件，這些元件組合也會形成一個復合VI曲線，只要電路板或元件結構一樣，在性能良好的情況下，它們的VI曲線應該是一樣的，反之曲線會不相同。在進行故障定位時，只要有1個好的電路板或元件，與待查的電路板或元件相對比，在示波器上比較兩者的VI曲線，就可以根據2條曲線的誤差大小直觀分析，從而迅速地判斷設備的故障點。

ASA技術對故障診斷有諸多優勢:1)易于上手，不涉及電路原理圖，無需電路處于工作狀態，僅需在元件兩端施加1個掃描波，通過對比與正常狀態下的VI曲線的差異就能發現故障；2)不涉及電路板上器件的功能，無論是數字器件、模擬器件、專用器件還是分離元件均可測試；3)ASA測試是逐點進行的，基本上不受電路板上元器件封裝的限制；4)對元件任意2個管腳都能測試ASA曲線，信息含量豐富。

2 ASA數據處理及其故障診斷方法

雖然目前通過電路在線維修測試儀容易得到電路板任意2個元件引腳之間的ASA曲線數據，而且儀器還能自動調節輸出電壓和輸出阻抗來完成對反

應電路故障靈敏度最高曲線的拾取，但面對1塊電路板數據量如此巨大的ASA曲線數據則無能為力，只能通過一條條曲線的人工比對來完成電路板狀態監測與故障診斷。因此，如何完成如此巨大的ASA測試數據的壓縮與轉換，從中提取出能反應電路板健康狀態的敏感信息將非常關鍵。本文提出一種ASA曲線數據的處理方法，其基本步驟如下：

1)將所有ASA曲線中的電壓和電流數據分別進行歸一化

(1)

對ASA曲線數據中的電流值也采用同樣的處理方式，將把所有ASA曲線的數據縮放到[-1,1]范圍，消除了數據量綱不同引起的影響。

2)端口曲線分組與混疊

首先，明確幾個概念，本文將1個元件引腳對其他任何元件引腳(包括元件引腳本身)形成的ASA曲線集合稱為端口曲線組。把按該方式將曲線分組的過程稱為端口曲線分組。將電路板上器件的任何2個管腳組成的端口都進行ASA測試的方法稱為多端口測試方式。將對“1-2”和“2-1”都進行測試的方式稱為對稱方式。將包含對參考腳本身的測試方式稱為含參考腳測試，正常情況下此端口曲線是一條短路曲線。本文討論的ASA測試數據就是在多端口對稱含參考腳測試情況下得到的。比如，1個電路板由很多元件引腳形成了512個端口，那么做多端口對稱含參考腳ASA曲線測試的時候,1個引腳將能和其他任意511個引腳和引腳自己本身得到512條不同的曲線，這512條曲線就構成了這個端口的端口曲線組。

在將所有ASA測試數據歸一化處理后，實際按端口對曲線進行分組并把同一端口的所有ASA曲線數據繪制在同一坐標系的過程即實現了曲線數據的混疊。

3)疊加曲線像素區域中落點的歸結與統計

(2)

式中，i為采樣點序號，i∈[1,n]∩Z；j為像素點橫軸編號，j∈Z；k為像素點縱軸編號，k∈Z；d為圖像區像素劃分步長，且滿足j×d≤1，k×d≤1。

(3)

這樣就將大量的ASA測試數據轉化為對數字圖像灰度值的表示方法，完成了數據的轉換，極大地縮小了數據的存儲規模。

4)基于各個端口數字圖像相關性的電路板狀態監測與故障診斷

當電路板中的某個元件或元件的引腳發生參數變化或故障時，與之相關的ASA曲線形狀將會發生變化，在對其曲線混疊后將會反應到端口曲線組的變化上，并最終影響端口數字圖像灰度值的分布，表現出不同的端口特性。為了完成電路板狀態監測與故障診斷，就需要比較電路端口“指紋”特性是否發生了變化。對于數字圖像，采用相關的方法進行處理比較是最直接有效的方法[9]。本文為了完成電路板的狀態監測，需要比較在不同狀態下的每個端口形成的數字灰度圖的互相關性，設定1個閾值，如果2個圖像之間的互相關性大于此閾值，則認為2幅圖像是一樣的，反之，則認為2幅圖像發生了較大變化，電路板存在故障，與此端口連接的元件其可能發生了故障。根據數字圖像的互相關性計算的方法，本文采用下面的方法：設電路板通過步驟1)～3)處理后得到某一端口在正常狀態下的數字圖像為f(i,j)，某一未知狀態下的數字圖像為g(i,j)，則端口數字圖像相關系數的計算公式如式(4)所示:

(4)

通過式(4)即可求得在不同狀態下的端口ASA曲線的互相關性，通常情況下，當端口的ASA曲線的互相關性取0.9時比較合適，既權衡了不同狀態下采集數據的噪聲引起的偶然性，也能較好的分別出發生的異常。對整個電路板通過比較不同端口的數字圖像的互相關性即可自動確定電路板的健康狀態，也能通過異常的端口數字圖像找出與之相關的故障元器件。

3 應用實例

為了驗證該方法的有效性，將該方法應用于某一電路板的健康狀態監測與診斷。使用電路在線測試儀測試電路板所有節點得到所有VI曲線，并將全部VI曲線進行混疊，如圖2所示。然后采用第2節所述方法，將如圖2轉化為數字灰度圖的表示形式(圖中僅給出數字灰度圖的部分數值)完成數據的轉換和壓縮。同時，給電路設置一個人為故障，采用同樣方法，得到如圖4和5所示的VI曲線混疊圖和數字灰度圖。從圖2和3中可以看出，當電路板某一處發生故障時，電路板形成的VI混疊曲線將發生變化，轉化成的數字灰度圖也將變化。通過式(4)即可計算出2個數字灰度圖的相似度為0.89，小于設定的閾值，判定電路板發生故障，進一步通過確定灰度圖中的異同點位置可以找出電路板發生故障的準確位置。可見，該方法能夠實現電路板狀態的監測與診斷。

圖2 電路板正常狀態的VI曲線混疊圖

圖3 電路板正常狀態下的數字灰度圖

圖4 電路板故障狀態的VI曲線混疊圖

圖5 電路板故障狀態下的數字灰度圖

4 結論

提出了一種ASA曲線數據的處理方法，在保證數據完備性的同時，將數字圖像的表示方法應用于任意2個節點間的ASA曲線存儲，通過比較數字圖像相關度的方法來完成電路板狀態的監測。通過應用實例驗證該方法實現了對海量數據的轉換與壓縮，縮小了數據的存儲規模，提高了電路板狀態監測和故障診斷的自動化程度。

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An ASA Curve Processing Method and Its Application to the Condition Monitor and Fault Diagnosis of Circuit Board

Liao Jian1, 2, Shi Xianjun2, Kang Yuhang2, Ma Changli3, Ma Ruiping3

1. No.91550 Troop of PLA, Dalian 116000, China 2. Department of Control Engineering，Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China 3. Naval Academy of Armament, Beijing 100037, China

Theconditionmonitorandfaultdiagnosisofcircuitboardisanimportantresearchsubjectinequipmentmaintenancesupport.TheprincipleandcharacteristicsofASAtechnologyareintroducedinthispaperandtheshortageofASAisanalyzed.Aimingattheshortage,agray-scalemapforprocessingASAcurveisproposedinthispaper.Theproposedmethodcanrealizetheconversionandcompressionofmassivedataandbeusedfortheconditionmonitorandfaultdiagnosisofcircuitboard.Theexperimentresultsshowthatthesizeofstoragedatacanbegreatlyreduced.Atthesametime,thedegreeofautomationofconditionmonitorandfaultdiagnosisofcircuitboardcanbeimproved.

ASAtechnology;Circuitboard;Gray-scalemap;Conditionmonitor;Faultdiagnosis

*國家自然科學基金(61203168)資助

2013-09-03

廖 劍(1985-)，男，江西南康人，博士，工程師，主要研究方向為電子系統設計、測試與故障診斷；史賢俊(1968-)，男，山東萊州人，博士，教授，主要研究方向為電子系統設計、測試與故障診斷；康宇航(1989-)，男，江西泰和人，博士，主要研究方向為導航、制導與控制；馬長李(1983-)，男，長春人，碩士，工程師，主要研究方向為裝備維修保障；馬瑞萍(1965-)，女，陜西蒲城人，碩士，高級工程師，主要研究方向為裝備維修保障。

TP277

A

1006-3242(2016)02-0071-05